一种配电网用故障研判定位系统技术方案

本发明专利技术公开了一种配电网用故障研判定位系统，涉及智能配电技术领域，解决了现有技术对复杂配电网故障定位效率低，难以准确识别配电网的故障类型的技术问题；本发明专利技术采集配电链路上流经智能开关的电流；当电流存在异变时，实时分析智能开关下游相邻拓扑节点的电流平衡来判断是否线路故障；是，上传故障线路同时刻的录波数据；本发明专利技术能够避免数据传输过程带来的时延，根据同时刻拓扑节点的电流平衡定位故障；本发明专利技术提取故障线路的录波数据，对录波数据中线路故障时刻前后电气数据进行特征提取，整合生成故障特征序列，结合故障判断模型确定故障类型；本发明专利技术以同时刻为基准提取前后录波数据的特征，结合故障判断模型高效准确地确定故障类型。确定故障类型。确定故障类型。

【技术实现步骤摘要】
一种配电网用故障研判定位系统


[0001]本专利技术属于智能配电领域，涉及配电网故障定位技术，具体是一种配电网用故障研判定位系统。

技术介绍

[0002]配电网具有电压等级多、网络结构复杂、设备类型多样、作业点多面广以及安全环境相对较差等特点。对配电网进行实时监控和移动运维，一旦配电网出现问题，迅速定位到故障位置能够提高配电网的使用寿命，且可以保障配电网安全稳定供电，因此在发生线路故障后对实时监控数据进行分析是非常必要的。
[0003]在配电网的故障定位中，一般通过实时采集配电网中各配电线路的电气数据，通过比较各电气数据与对应阈值或者各电气数据的波形变化与对应标准波形的区别来判断配电线路是否发生故障。现有技术在对配电网中复杂的配电线路进行故障定位时，需要处理大量数据影响定位效率，且由于配电线路的复杂难以准确识别故障类型，无法对配电网故障进行及时的抢修维护；因此，亟须一种配电网用故障研判定位系统。

技术实现思路

[0004]本专利技术旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一；为此，本专利技术提出了一种配电网用故障研判定位系统，用于解决现有技术对复杂配电网故障定位效率低，难以准确识别配电网的故障类型，导致无法进行及时抢修维护的技术问题。
[0005]为实现上述目的，本专利技术的第一方面提供了一种配电网用故障研判定位系统，包括中枢控制模块，以及与之相连接的智能采集模块；
[0006]中枢控制模块建立电网拓扑模型；将电网拓扑模型中相邻变电单元之间的配电线路标记为配电链路，以及将配电链路中各用电支路标记为拓扑链路；其中，配电支路或者配电支路上设置有智能开关，变电单元包括变压器或者变电站；
[0007]智能采集模块采集配电链路上流经智能开关的电流；当电流存在异变时，实时分析智能开关下游相邻拓扑节点的电流平衡来判断是否线路故障；是，上传故障线路同时刻的录波数据；其中，拓扑节点为配电链路和拓扑链路的交点；
[0008]中枢控制模块提取录波数据，对录波数据中线路故障时刻前后电气数据进行特征提取，整合生成故障特征序列，结合故障判断模型确定故障类型；其中，故障判断模型基于人工智能模型建立，电气数据包括电压和电流。
[0009]优选的，所述中枢控制模块与所述智能采集模块通信和/或电气连接；且所述智能采集模块与智能开关关联配置在配电网的拓扑链路中；
[0010]所述智能采集模块通过关联的智能开关采集电气数据；且所述智能开关在所属拓扑链路发生线路故障且故障电流大于电流阈值时断开。
[0011]优选的，所述中枢控制模块建立电网拓扑模型，包括：
[0012]通过智能终端获取配电网铺设数据；其中，智能终端包括手机或者电脑；
[0013]通过配电网铺设数据识别变电单元以及对应的配电链路，以及识别配电链路中的拓扑节点和拓扑链路，整合之后进行可视化展示，生成电网拓扑模型。
[0014]优选的，所述智能采集模块采集配电链路上流经智能开关的电流，并判断电流是否存在异变，包括：
[0015]实时采集流经智能开关的电流；
[0016]比较电流的特征数据与对应的标准特征是否一致；是，判断没有发生异变；否，判断发生电流异变；其中，特征数据包括波形或者有效值。
[0017]优选的，所述实时分析智能开关下游相邻拓扑节点的电流平衡判断是否线路故障，包括：
[0018]当电流存在异变时，则识别对应智能开关下游的若干拓扑节点；其中，智能开关的上游与下游由电流流向确定；
[0019]基于基尔霍夫第一定律验证同时刻下游拓扑节点的电流是否平衡，之后根据电流平衡验证结果确定故障线路。
[0020]优选的，所述基于基尔霍夫第一定律验证同时刻下游拓扑节点的电流是否平衡，包括：
[0021]基于电网拓扑模型识别下游拓扑节点的数量，进而确定验证间隔；
[0022]根据验证间隔将下游的拓扑节点连续分割成若干节点组；将每个节点组中的最下游拓扑节点作为目标节点，其余拓扑节点转化为目标节点的拓扑链路；
[0023]通过基尔霍夫第一定律验证同时刻下目标节点的电流是否平衡；是，则验证下一目标节点；否，则对该目标节点对应的节点组中的拓扑节点进行逐一验证。
[0024]优选的，所述对录波数据中线路故障时刻前后电气数据进行特征提取，整合生成故障特征序列，包括：
[0025]从录波数据中提取线路故障时刻前后电气数据的电气特征，以及前后电气数据对应电气特征的差异；其中，电气特征包括波形、相位或者有效值；
[0026]整合线路故障时刻前后的电气特征和电气特征的差异，生成故障特征序列。
[0027]优选的，所述故障判断模型基于人工智能模型建立，包括：
[0028]获取标准训练数据；其中，标准训练数据包括与故障特征序列内容属性一致的标准输入数据，以及表示故障类型的标准输出数据；
[0029]通过标准训练数据训练构建的人工智能模型，训练完成之后标记为故障判断模型；其中，人工智能模型包括BP神经网络模型或者RBF神经网络模型。
[0030]与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：
[0031]1.本专利技术采集配电链路上流经智能开关的电流；当电流存在异变时，实时分析智能开关下游相邻拓扑节点的电流平衡来判断是否线路故障；是，上传故障线路同时刻的录波数据；本专利技术能够避免数据传输过程带来的时延，根据同时刻拓扑节点的电流平衡定位故障。
[0032]2.本专利技术提取故障线路的录波数据，对录波数据中线路故障时刻前后电气数据进行特征提取，整合生成故障特征序列，结合故障判断模型确定故障类型；本专利技术以同时刻为基准提取前后录波数据的特征，结合故障判断模型高效准确地确定故障类型。
附图说明
[0033]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0034]图1为本专利技术的系统原理示意图；
[0035]图2为本专利技术的方法步骤示意图；
[0036]图3为本专利技术的配电链路和拓扑链路连接示意图；
[0037]图4为本专利技术的节点组分割示意图。
具体实施方式
[0038]下面将结合实施例对本专利技术的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0039]请参阅图1
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图2，本专利技术第一方面实施例提供了一种配电网用故障研判定位系统，包括中枢控制模块，以及与之相连接的智能采集模块；中枢控制模块建立电网拓扑模型；将电网拓扑模型中相邻变电单元之间的配电线路标记为配电链路，以及将配电链路中各用电支路标记为拓扑链路；智能采集本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种配电网用故障研判定位系统，包括中枢控制模块，以及与之相连接的智能采集模块；其特征在于：中枢控制模块建立电网拓扑模型；将电网拓扑模型中相邻变电单元之间的配电线路标记为配电链路，以及将配电链路中各用电支路标记为拓扑链路；其中，配电支路或者配电支路上设置有智能开关，变电单元包括变压器或者变电站；智能采集模块采集配电链路上流经智能开关的电流；当电流存在异变时，实时分析智能开关下游相邻拓扑节点的电流平衡来判断是否线路故障；是，上传故障线路同时刻的录波数据；其中，拓扑节点为配电链路和拓扑链路的交点；中枢控制模块提取录波数据，对录波数据中线路故障时刻前后电气数据进行特征提取，整合生成故障特征序列，结合故障判断模型确定故障类型；其中，故障判断模型基于人工智能模型建立，电气数据包括电压和电流。2.根据权利要求1所述的一种配电网用故障研判定位系统，其特征在于，所述中枢控制模块与所述智能采集模块通信和/或电气连接；且所述智能采集模块与智能开关关联配置在配电网的拓扑链路中；所述智能采集模块通过关联的智能开关采集电气数据；且所述智能开关在所属拓扑链路发生线路故障且故障电流大于电流阈值时断开。3.根据权利要求1所述的一种配电网用故障研判定位系统，其特征在于，所述中枢控制模块建立电网拓扑模型，包括：通过智能终端获取配电网铺设数据；其中，智能终端包括手机或者电脑；通过配电网铺设数据识别变电单元以及对应的配电链路，以及识别配电链路中的拓扑节点和拓扑链路，整合之后进行可视化展示，生成电网拓扑模型。4.根据权利要求1所述的一种配电网用故障研判定位系统，其特征在于，所述智能采集模块采集配电链路上流经智能开关的电流，并判断电流是否存在异变，包括：实时采集流经智能开关的电流；比较电流的特征数据与对应的标准特征是否一致；是，判断没有发生异变；否，判断发生电流异变；...

【专利技术属性】
技术研发人员：王璨，
申请(专利权)人：国网安徽省电力有限公司，
类型：发明
国别省市：